グーグルは2026年3月10日頃に、Gemini Embedding2を正式リリースします。これは、Geminiアーキテクチャに基づいた初の完全なマルチモーダル埋め込みモデルです。現在、Gemini APIとVertex AIでPublic Previewが公開されており、開発者はすぐに呼び出して体験できます。

統一された埋め込み空間、モダリティの壁を打ち破る  

Gemini Embedding2の核心的なイノベーションは、テキスト、画像、動画、音声、ドキュメント（PDF）などのさまざまなデータタイプを、同じ統一された埋め込みベクトル空間にマッピングすることです。この設計により、モダリティを超えた検索と分類が完全に実現され、100種類以上の言語をサポートし、異なるモダリティのデータが「同じ言語」を話すようにしました。

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混合入力機能、セマンティックな関連性を正確に捉える  

モデルは元から混合モーダル入力をサポートしており、例えば画像＋テキストや動画＋音声など、複雑な組み合わせを同時に送信できます。システムは、単なる並列処理ではなく、異なるメディア間のセマンティックな関連性を深く理解することができ、マルチメディアコンテンツの理解に質的飛躍をもたらします。

音声のネイティブ処理、ASR変換不要  

もう一つの大きな進歩は、音声の直接埋め込み機能です。ユーザーは、音声認識（ASR）を経由せずに、元の音声ファイルを直接入力できます。これにより、高品質な埋め込みベクトルが出力されます。これは、マルチモーダルデータの処理プロセスを大幅に簡略化し、遅延と計算コストを顕著に削減します。

多様なシナリオでの展開、RAGに新たな時代をもたらす  

統一されたアーキテクチャと強力な跨モーダル能力により、Gemini Embedding2はRAG検索強化生成、セマンティック検索、感情分析、コンテンツクラスタリング、法的証拠検索など、幅広いシナリオに応用できます。AIbase編集部は、このモデルのリリースが企業がマルチモーダルAIアプリケーションを構築する際の障壁を顕著に低下させ、AIが「テキスト時代」から「全感覚時代」へと全面的に移行することを促進すると考えています。